低秩表示（Low-Rank Representation，LRR）旨在寻找给定数据集的最低秩的表示形式，通常表述为秩最小化问题。该问题由于秩算子是非凸和不连续的，因此大多数最近的工作使用核范数作为凸松弛。理论上已经证明，在某些条件下，基于Frobenius范数的优化问题具有唯一解，这同样是原始LRR优化问题的解。换句话说，应用Frobenius范数替代非凸矩阵秩函数是可行的。这种替代将大大减少获得最低秩解的时间成本。
具体来说，LRR通过假设数据是从低秩子空间的并集中采样的，目标是找到满足条件X=AZ的矩阵Z的最低秩表示。这里的Z是需要求解的矩阵，而A可以看作是字典（dictionary），X是给定的数据集。线性矩阵方程X=AZ通常有无限多解，任何解都可以认为是与字典A相关联的数据集X的表示。
为了得到唯一的Z并探索给定数据集的潜在结构，可以对Z施加各种假设。Liu等人最近提出了通过假设数据是从低秩子空间的并集中近似采样的，以实现低秩表示。数学上，LRR的目标是解决最小化秩(Z)的问题，以求得满足X=AZ的Z。其中，rank(Z)可定义为矩阵Z的非零特征值的数量。显然，该问题是非凸且不连续的，其凸松弛形式为最小化Z的核范数，这是核范数，是一个凸且连续的优化问题。考虑到可能的数据破坏，LRR的目标函数会加上正则项来描述稀疏破坏（使用ℓ1范数）或者结构破坏（使用ℓ2,1范数）。
fLRR（fast Low-Rank Representation）方法的提出，是基于Frobenius范数的LRR方法。该方法由于利用了Frobenius范数替代核范数，从而在保持原优化问题解的一致性的同时，大大降低了时间成本。fLRR的性能在图像聚类和运动分割任务中与基于核范数的LRR算法相比，在准确性和计算速度方面表现良好。
文章介绍了给定数据集X由Rm×n的列向量组成，这里m和n分别表示行数和列数，可以看作由相同维度向量组成的数据集A。X和A都可以被认为是矩阵。X相对于A的线性表示是满足方程X=AZ的矩阵Z。数据集A可以被看作字典。通常情况下，这个线性矩阵方程会有无限多解，任何解都可以被认为是与字典A相关联的数据集X的表示形式。为了得到唯一的Z并探索给定数据集的潜在结构，可以对Z施加各种假设。
在实验结果方面，fLRR方法在图像聚类和运动分割应用中，相较于基于核范数的LRR算法，在准确性和计算速度上都表现出了优势。这一点对于实际应用中尤其重要，因为能够提供更高效率的处理速度，同时保持甚至提升算法性能，对于需要大量数据处理的领域如计算机视觉和模式识别等有着非常大的实用价值。
为了深入理解fLRR算法的优势和实现，有必要对算法的理论基础进行更深入的分析。低秩表示是机器学习领域中一种重要的表示方法，它能够有效地提取数据的内在结构，同时能够抑制噪声和异常值的影响。通过将非凸问题转化为凸问题，算法设计者可以利用现有的优化工具和技术更高效地求解问题，这正是fLRR方法的理论出发点和实践优势所在。通过这种方法，研究人员和工程师可以在更广泛的应用场景中应用低秩表示，以期获得更稳定和可靠的结果。
